A/B-testado rilatas al eksperimento, en kiu du malsamaj versioj de certa retpaĝo aŭ aplikaĵo estas testitaj ĉe viaj spektantaroj por determini kiu funkcias pli bone. Ĉi tio estas grava por ĉiu komerco hodiaŭ, konsiderante la altan nivelon de konkurado en industrioj. Se vi volas lerni kelkajn Ekzemploj de A/B-testado, vi povas utiligi la trejnadon ofertitan de Kameleoon.
Ĝi estas A/B-testa platformo, kiu ankaŭ proponas interretajn kursojn, kie vi povas pliigi viajn sciojn pri A/B-testado, lerni kiel ĝuste efektivigi la testojn, analizi kaj interpreti la rezultojn, kaj konstrui eksperimentan vojmapon por subteni ne nur vian uzanton. sperto aŭ UX sed ankaŭ viaj komercaj celoj.
A/B-testado ofertas multajn avantaĝojn, de lasi vin akceli uzantan engaĝiĝon por krei enhavon efike. Ruli A/B-teston povas havi gravajn pozitivajn efikojn sur via retejo aŭ movebla programo. Kaj la plej bona parto estas, ke ĉi tiuj testoj estas facile efektivigeblaj, kaj povas provizi amasajn revenojn kaj senekzemplan lernadon por via teamo.
A/B Testado Difinita
Alie nomita siteltestado aŭ dividita testado, A/B-testado estas fakte metodo por kompari du apartajn versiojn de programo aŭ retpaĝo unu apud la alia por lasi vin vidi kiu funkcias pli bone.
Esence, ĝi estas eksperimento en kiu du aŭ pli da versioj de paĝo estas prezentitaj al uzantoj hazarde, kaj statistika analizo estas aplikata por determini kiuj varioj pli bone funkcias por antaŭfiksita konverta celo.
Ruli A/B-testojn ankaŭ ebligas al vi demandi fokusitajn demandojn pri modifoj aŭ ŝanĝoj al via retejo aŭ aplikaĵo kaj poste kombini datumojn pri la efiko de tiuj ŝanĝoj.
Ĝi ankaŭ forprenas la divenon de optimumigo de retejoj kaj ebligas datumajn decidojn, kiuj ŝanĝas konversaciojn en la komerco de la koncepto "ni pensas" al la koncepto "ni scias". Mezurante la efikojn de la ŝanĝoj sur viaj metrikoj, vi povas certigi, ke ĉiu ŝanĝo produktas bonajn rezultojn.
Jen Kiel A/B Testado Funkcias
Ni profundiĝu pri kiel funkcias A/B-testado.
Lernante ĝian difinon, eble ŝajnas, ke A/B-testado estas kompleksa farebla, sed ĝi estas fakte tre simpla. La komenca paŝo estas decidi kion vi volas testi kaj kial.
Do ni diru, ke vi volas testi la grandecon de la alvoka butono "Aĉetu Nun" en via retejo por vidi kiom da homoj efektive aĉetas se vi pligrandigas aŭ malpligrandigas la grandecon. Tiam, kiam vi scias kaj ekscios, kion vi volas testi, vi devas esti certa pri kiel vi taksos rendimenton.
Ekzemple, kiom da klientoj alklakas butonon povus esti bona indiko pri kiel la grandeco de la butono influas percepton.
Krome, vi ankaŭ povas uzi la nombron da finaj aĉetantoj por alveni al juĝo, kvankam ĉi tio eble ne estas justa elekto ĉar vizitantoj povas forlasi siajn aĉetojn ankaŭ pro aliaj kialoj.
Poste, vi devos dividi la uzantojn en du malsamajn arojn. La aro devus esti hazarda krom se vi provas lerni kiel uzantoj de aparta demografia reagas al ŝanĝo.
Poste, ankoraŭ sekvante la ekzemplon, kreu du similajn retpaĝojn kun malsamaj butongrandoj. Poste, rigardu viajn analizojn kaj vidu, kiu el la retpaĝoj ricevas pli da klakoj.
La decido frapeti dependas de multaj faktoroj, inkluzive de la grandeco de la butono, la koloro de la teksto kaj la aparato kiun la uzanto uzas. Se vi volas pli da klareco, vi eĉ povas dividi viajn uzantojn en apartajn grupojn, kiel labortablaj kaj porteblaj uzantoj.
Kial do? Estas ĉar la sama butono povas aperi malsame sur poŝtelefono kaj labortablo. Tiel, vi povas scii kiun butonon servi al apartaj uzantoj.
Aldone, iuj aliaj variabloj povus influi la rezultojn. Unue, poŝtelefonaj uzantoj eble malŝatas frapeti butonojn, aŭ la butono eble ne estas korekte metita en la labortabla versio de via retejo.
Hazardigo povus igi aron enhavi pli da poŝtelefonuzantoj ol la alia aro, rezultigante aron havantan pli malaltan aŭ pli altan indicon, ne grave kio estas la grandeco de la butono.
Por eviti ĉi tiujn antaŭjuĝojn, vi volus dividi vizitantojn per poŝtelefonaj kaj labortablaj uzantoj, kaj tiam hazarde asigni ilin al specifaj aroj. Ĉi tiu taktiko estas konata kiel blokado. Ni esperas, ke tiuj forigis viajn dubojn pri A/B-testado.
Avantaĝoj De A/B Testado Por Komercoj
Pli bona Uzanto-Engaĝiĝo
A/B-testado estas prezentita kiel inteligenta maniero plibonigi la enhavon de via retejo, tiel pliigante la engaĝiĝon de la uzantoj. Kiam vi analizas la rezultojn de testo kaj uzas ilin por informi viajn decidojn dum vi antaŭeniras, A/B-testado helpas entreprenojn plibonigi sian enhavon por stiri engaĝiĝon. Ekzemple, vi eble volas testi la koloron de butono en via retejo aŭ programo kaj vidi kiu koloro generas pli da klakoj.
Krome, A/B-testado povas esti uzata en diversaj okazoj. Produktdizajnistoj kaj programistoj povas uzi ĉi tion por plibonigi uzantspertojn ĝisdatigante paĝajn elementojn.
Reduktita Resalto-Indico
Analytics havas la potencon diri al vi kiun optimumigi. Ili helpas entreprenojn identigi alttrafikajn areojn de via programo aŭ retejo kaj malalt-konvertajn paĝojn, kiujn vi povas ripari, por ke vi povu testi novajn ideojn pri kiel plibonigi la paĝojn.
Vi volas konservi vizitantojn en via retejo kiel eble plej longe. Vi povas fari ĉi tion ŝanĝante vian kopion, bildojn kaj la titolojn de viaj blogaj afiŝoj. Provi, kiu funkcias plej bone, helpos redukti resaltajn indicojn kaj plilongigi la restadon de la vizitanto en via retejo.
Plibonigitaj Konvertaj Indicoj
Komercoj povas uzi A/B-testadon por ekscii, kiu enhavo verŝajne puŝos vizitanton de retejo por aĉeti. Ĝi ankaŭ estas bonega merkatika strategio por ekscii, kia estas via celmerkato kaj kiel ili volas esti komunikitaj.
Provi diversajn uzantajn spertajn elementojn per A/B-testado estas efika maniero por entreprenoj apliki ŝanĝojn, kiuj kondukas al pli favoraj rezultoj kaj lerni la plej efike. Ekzemple, retejo havas bonan bazon kun A/B-testado, kondukante ilin al solida bazo pri kial ĝi ŝanĝus registriĝan CTA de "Enskribiĝi Nun" al "Enskribiĝi Nun!"
Minimumigu La Riskojn
A/B-testado ankaŭ lasas entreprenojn minimumigi la riskojn. Se vi ankoraŭ determinas kiel funkcios nova retejo, vi povas fari ĉi tiun provon por vidi kiel ĝi influos vian ĝeneralan sistemon kaj kiel uzantoj respondos al ĝi.
Efika Enhavo
Vi scias, kiel A/B-testado povas esti uzata por plibonigi ajnan sperton tra la tempo, ĉu ĝi provas plibonigi konvertajn indicojn aŭ respondi demandon.
A/B-testado fariĝis rekompenca kaj malaltriska ilo por entreprenoj por uzi. Ĝi povas helpi entreprenojn ĉerpi la maksimuman valoran kvanton de siaj produktadtestoj kaj pliigi sian Revenon de Investo sur ROI.
Fino Vortoj
En simplaj terminoj, A/B-testado estas uzata por meti du opciojn unu apud la alia, kompari ilin kaj ekscii, kiu el ili ofertas pli bonajn rezultojn. Estas multaj programoj kaj kursoj ĉirkaŭe, kie vi povas akiri signifajn sciojn pri A/B-testado. Nepre utiligu ilin, kaj certigu, ke via komerco faras A/B-testadon de tempo al tempo.
